जनरेटिव्ह इंजिन ऑप्टिमायझेशनच्या सर्वोत्तम पद्धतींवरील बहुतेक सल्ले त्याच ठिकाणी सुरू होतात: लोक एआय टूल्ससह वापरत असलेल्या प्रॉम्प्ट्स शोधा, कोणते तुमच्या ब्रँडला दृश्यमानता देतात याचा मागोवा घ्या आणि उच्च-वॉल्यूम क्वेरींभोवती सामग्री तयार करा.
समस्या? तो डेटा मोठ्या प्रमाणावर अंदाजे आहे.
जनरेटिव्ह इंजिन ऑप्टिमायझेशन (GEO) अद्याप पुरेसे नवीन आहे की ते अचूकपणे मोजण्यासाठी पायाभूत सुविधा अद्याप अस्तित्वात नाही. GEO SEO पेक्षा कसा वेगळा आहे याचा विचार करा: Semrush किंवा Ahrefs सारख्या साधनांकडून तुम्ही अपेक्षित असलेले परिपक्व, विश्वासार्ह सिग्नल विकसित व्हायला अनेक वर्षे लागली. GEO मोजमाप अद्याप तेथे नाही. प्लॅटफॉर्म ज्याला "प्रॉम्प्ट व्हॉल्यूम" म्हणतात ते मॉडेल केलेले, अंदाजित आणि अनेकदा दिशात्मकदृष्ट्या चुकीचे असते.
तुमच्या GEO धोरणासाठी प्रॉम्प्ट व्हॉल्यूम हा अविश्वसनीय पाया का आहे आणि त्याऐवजी सर्वोत्तम कामगिरी करणाऱ्या संघ काय करतात हे या पोस्टमध्ये मोडते.
की टेकअवेज
"प्रॉम्प्ट व्हॉल्यूम" हा एक मॉडेल केलेला अंदाज आहे, वास्तविक वापरकर्ता डेटा नाही, ज्यामुळे तो GEO निर्णयांसाठी एक अविश्वसनीय प्रारंभिक बिंदू बनतो.
एआय वर्तन विसंगत आहे; लोक वाक्प्रचार वेगळ्या पद्धतीने प्रॉम्प्ट करतात आणि मॉडेल्स निरनिराळी उत्तरे देतात, ज्यामुळे नमुन्यांवर विश्वास ठेवणे कठीण होते.
एआय "रँकिंग" अस्थिर आहेत; अभ्यास दर्शविते की परिणाम सतत बदलत असतात, त्यामुळे तुम्ही एसइओचा मागोवा घेत असलेल्या स्थितीचा मागोवा घेणे भाषांतरित होत नाही.
बहुतेक डेटा स्रोत, पॅनेल किंवा API, पक्षपाती आहेत किंवा AI साधनांमध्ये वास्तविक वापरकर्ता वर्तन प्रतिबिंबित करत नाहीत.
संदर्भ प्रवाह जास्त आहे, याचा अर्थ समान प्रॉम्प्टसाठी देखील स्त्रोत आणि दृश्यमानता दर महिन्याला बदलते.
GEO साधने अजूनही लवकर आणि दिशात्मक आहेत, निश्चित नाहीत; त्यानुसार उपचार करा.
तुमच्या ICP च्या वास्तविक भाषेभोवती क्लस्टरिंग प्रॉम्प्ट्स विक्रेत्या-क्युरेट केलेल्या क्वेरी सूचीचा पाठलाग करताना जास्त कामगिरी करतात.
सातत्यपूर्ण देखरेखीचे वेळापत्रक कोणत्याही एका डेटा पॉइंटवर वेड लावण्यापेक्षा अधिक महत्त्वाचे आहे.
प्रॉम्प्ट व्हॉल्यूम आपल्या GEO धोरणाची दिशाभूल का करते
1. LLM मध्ये शोध व्हॉल्यूम नाही: हे अंदाजे आहे, मोजलेले नाही
सर्वात मूलभूत समस्या अशी आहे की Google ज्या प्रकारे शोध क्वेरी डेटा उघड करते त्याप्रमाणे कोणतेही खरे "AI शोध खंड" नाही. LLM क्वेरी वारंवारता किंवा शोध खंड समतुल्य प्रकाशित करत नाहीत. संभाव्य डीकोडिंग आणि तत्पर संदर्भामुळे त्यांचे प्रतिसाद बदलतात, काहीवेळा सूक्ष्मपणे आणि काहीवेळा नाटकीयपणे, अगदी समान प्रश्नांसाठीही. ते वापरकर्ता इतिहास, सत्र स्थिती आणि बाह्य निरीक्षकांना अपारदर्शक असलेल्या एम्बेडिंगसारख्या लपविलेल्या संदर्भ वैशिष्ट्यांवर देखील अवलंबून असतात. कोणते प्लॅटफॉर्म "प्रॉम्प्ट व्हॉल्यूम" म्हणून विकतात हा एक मॉडेल केलेला अंदाज आहे, थेट मापन नाही.
2. LLM प्रतिसाद निसर्गाद्वारे नॉन-डिटरमिनिस्टिक आहेत
पारंपारिक कीवर्ड व्हॉल्यूम कार्य करते कारण लाखो लोक Google मध्ये समान वाक्यांश टाइप करतात आणि त्या क्वेरी लॉग केल्या जातात. AI परस्परसंवाद मूलभूतपणे भिन्न आहेत. पारंपारिक SEO मधील शोध वर्तन पुनरावृत्ती होते, लाखो एकसारखे वाक्ये स्थिर व्हॉल्यूम मेट्रिक्स चालवतात. LLM संवाद संवादात्मक आणि परिवर्तनीय आहेत. लोक वेगवेगळ्या पद्धतीने प्रश्नांची पुनरावृत्ती करतात, अनेकदा एकाच सत्रात, लहान डेटासेटसह पॅटर्न ओळखणे कठीण होते.
एलएलएम कसे कार्य करतात यावर हा नॉन-डिटरमिनिझम बेक केलेला आहे. ते संभाव्य पद्धती वापरून मजकूर तयार करतात, सेट पॅटर्नचे अनुसरण करण्याऐवजी त्यांच्या संभाव्यतेवर आधारित शब्द निवडतात. समान प्रॉम्प्ट वेगवेगळे प्रतिसाद देऊ शकते, ज्यामुळे सातत्यपूर्ण आणि अचूक निष्कर्ष काढणे कठीण होते.
3. स्पार्कटोरोचे संशोधन दर्शवते रँकिंग मूलत: यादृच्छिक आहेत
सर्वात आकर्षक पुरावा रँड फिशकिन आणि गमशोएआय यांच्या जानेवारी 2026 च्या अभ्यासातून आला आहे. त्यांनी ChatGPT, Claude आणि Google AI वर 600 स्वयंसेवकांच्या 2,961 प्रॉम्प्ट्सची चाचणी केली. निष्कर्ष: कोणत्याही दोन प्रतिसादांमध्ये समान ब्रँड सूची मिळण्याची 100 पैकी एका पेक्षा कमी आणि त्याच क्रमाने समान यादी मिळण्याची शक्यता 1,000 पैकी एकापेक्षा कमी आहे. फिशकिनने स्पष्टपणे सांगितल्याप्रमाणे, "AI मध्ये रँकिंग पोझिशन" देणारे कोणतेही साधन मूलत: ते तयार करत आहे.
स्त्रोत
स्पार्कटोरोचे संशोधन AI-व्युत्पन्न केलेल्या ब्रँड शिफारशींमध्ये लक्षणीय परिवर्तनशीलता हायलाइट करते जरी एकसारखे प्रॉम्प्ट वापरले जातात, हे सूचित करते की पॉइंट-इन-टाइम AI दृश्यमानता मोजमाप टिकाऊ कार्यप्रदर्शन सिग्नलऐवजी अस्थिरता दर्शवू शकते.
4. पॅनेल-आधारित पद्धतीमध्ये अंतर्निहित पूर्वाग्रह समस्या आहेत
प्रॉफाऊंड सारखे प्लॅटफॉर्म त्यांच्या प्रॉम्प्ट डेटाचा स्रोत करण्यासाठी निवड-इन ग्राहक पॅनेलवर अवलंबून असतात. वास्तविक उत्तर इंजिन वापरकर्त्यांच्या एकाधिक, डबल-ऑप्ट-इन ग्राहक पॅनेलमधील सखोल परवाना संभाषणे, दरमहा लाखो प्रॉम्प्ट्सच्या प्रमाणात, आणि विस्तृतपणे वारंवारता, हेतू आणि भावना एक्स्ट्रापोलेट करण्यासाठी प्रगत संभाव्य मॉडेलिंग लागू करते.लोकसंख्या
स्त्रोत
हे भक्कम वाटत असले तरी, या पॅनेलच्या निवडीच्या स्वरूपाचा अर्थ असा आहे की नमुना अधिक तंत्रज्ञान-जाणकार, व्यस्त वापरकर्त्यांकडे वळू शकतो, सामान्य लोक AI साधनांना प्रत्यक्षात कसे प्रॉम्प्ट करतात याचा एक प्रातिनिधिक क्रॉस-सेक्शन नाही.
5. API क्वेरी वास्तविक मानवी वर्तन प्रतिबिंबित करत नाहीत
अनेक साधने वापरकर्ता प्रॉम्प्टचे अनुकरण करण्यासाठी API द्वारे AI मॉडेल्सची क्वेरी करतात, परंतु यामुळे आणखी एक अंतर निर्माण होते. बहुतेक AI ट्रॅकिंग साधने मानवी इंटरफेस वापराची नक्कल करण्याऐवजी API कॉलवर अवलंबून असतात आणि प्रारंभिक संशोधन सूचित करते की API परिणाम इंटरफेस परिणामांपेक्षा भिन्न असू शकतात, जरी या फरकांच्या परिमाण आणि परिणामांसाठी पुढील तपासणी आवश्यक आहे. क्वेरी डेटाच्या API-केंद्रित स्वरूपाचा अर्थ असा आहे की परिणाम मानव प्रत्यक्षात जे शोधतात त्याच्याशी जुळत नाहीत.
6. उद्धरण प्रवाह प्रचंड आणि अप्रत्याशित आहे
जरी आपण वरील सर्व गोष्टींकडे दुर्लक्ष केले तरीही, AI उद्धरणांची महिना-दर-महिना स्थिरता धक्कादायकपणे कमी आहे. प्रगल्भ मापन केलेल्या उद्धरण ड्रिफ्टच्या एका अभ्यासाने महिन्याभरात उद्धृत केलेल्या डोमेनमध्ये अगदी समान प्रॉम्प्टसाठी खूप मोठे बदल पाहिले. Google AI विहंगावलोकन आणि ChatGPT ने डझनभर टक्के गुणांची मासिक भिन्नता दर्शविली.
स्त्रोत
याचा अर्थ आज दिलेल्या कोणत्याही प्रॉम्प्टला जोडलेले “व्हॉल्यूम” पुढील महिन्यात पूर्णपणे भिन्न दिसू शकते, ज्यामुळे ते सामग्री गुंतवणूक निर्णयांसाठी एक अविश्वसनीय पाया बनते.
7. आम्ही प्री-सेमरश युगात आहोत: साधनांमध्ये अद्याप पायाभूत सुविधा नाहीत
आम्ही अजूनही एलएलएमसाठी प्री-सेमरुश/मोझ/अहरेफ्स युगात आहोत. आज कोणालाच त्यांच्या व्यवसायावर एलएलएम प्रभावाची पूर्ण दृश्यता नाही. पूर्ण दृश्यमानतेचे आश्वासन देणाऱ्या कोणत्याही विक्रेता किंवा सल्लागारापासून सावध रहा, कारण ते अद्याप शक्य नाही. वर्तमान ट्रॅकिंग डेटा दिशात्मक आणि निर्णयांसाठी उपयुक्त मानला पाहिजे, परंतु निश्चित नाही.
जनरेटिव्ह इंजिन ऑप्टिमायझेशन सर्वोत्तम पद्धती: त्याऐवजी काय करावे
प्रॉम्प्ट व्हॉल्यूम हा बऱ्याचपैकी एक सिग्नल आहे आणि सध्या तो कमकुवतांपैकी एक आहे. येथे जनरेटिव्ह इंजिन ऑप्टिमायझेशन सर्वोत्तम पद्धती आहेत ज्या प्रत्यक्षात टिकून आहेत.
डॅशबोर्ड नाही तर तुमच्या ICP ने सुरुवात करा
अंदाजे प्रॉम्प्ट व्हॉल्यूम तुमच्या GEO सामग्रीचे प्राधान्यक्रम ठरवू देण्याऐवजी, तुम्हाला तुमच्या प्रेक्षकांबद्दल जे माहीत आहे त्यापासून सुरुवात करा. तुमच्याकडे असलेला सर्वात मजबूत सिग्नल हा तुमचा आदर्श ग्राहक प्रोफाइल आहे. तुमचे सर्वोत्तम ग्राहक तुम्हाला कोणत्या समस्या सोडवण्यासाठी नियुक्त करत आहेत? त्या समस्यांचे वर्णन करण्यासाठी ते कोणती भाषा वापरतात? ते वेदना बिंदू, विक्रेत्याचे मॉडेल केलेले प्रॉम्प्ट अंदाज नसून, तुम्ही AI उत्तरांमध्ये काय ऑप्टिमाइझ करता त्याचा पाया असावा.
स्रोत: The Smarketers
तुम्ही ठोस ICP काम केले असल्यास, कोणत्याही प्रॉम्प्ट व्हॉल्यूम टूल तुम्हाला देऊ शकतील त्यापेक्षा तुम्ही आधीच चांगल्या डेटावर बसला आहात.
जिथे तुमचे प्रेक्षक आधीच बोलतात तिथे जा
जिथे तुमचे प्रेक्षक खुलेपणाने आणि प्रामाणिकपणे बोलतात तिथे जाऊन प्रत्यक्ष प्रेक्षक संशोधनाचा थर द्या. Reddit थ्रेड, निश फोरम, लिंक्डइन टिप्पण्या, स्लॅक कम्युनिटीज, आणि G2 आणि Trustpilot सारख्या पुनरावलोकन साइट्स ही अशी ठिकाणे आहेत जिथे लोक त्यांच्या स्वतःच्या शब्दात फिल्टर न केलेले प्रश्न विचारतात. हीच नैसर्गिक भाषा आहे जी एआय टूलला कोणीतरी कसे सूचित करेल याचे जवळून नकाशा बनवते. तुमचा ICP वारंवार subreddit मध्ये "मी माझ्या CFO ला X चा ROI कसा न्याय्य ठरवू" असे विचारत असल्यास, विक्रेत्याने क्युरेट केलेल्या क्वेरीशी संलग्न केलेल्या प्रॉम्प्ट व्हॉल्यूम क्रमांकापेक्षा ते अधिक विश्वासार्ह सामग्री संक्षिप्त आहे.
तुमचे स्वतःचे ग्राहक संभाषणे माझे
GEO इंटेलिजेंसच्या सर्वात कमी वापरल्या जाणाऱ्या स्त्रोतांपैकी एक ग्राहक-मुख्य संघ आहेत. विक्री कॉल रेकॉर्डिंग, सपोर्ट तिकीट, ग्राहकांच्या मुलाखती आणि ऑनबोर्डिंग संभाषणे वास्तविक खरेदीदार जेव्हा अडकलेले असतात, संशयी किंवा मूल्यमापन पर्याय वापरतात तेव्हा अचूक वाक्यांशांसह समृद्ध असतात. ती भाषा तुमच्या सामग्रीमध्ये आणि शेवटी AI उत्तरांमध्ये आहे. तुमच्या विक्री टीमने दर आठवड्याला तोच आक्षेप ऐकल्यास, कोणीतरी AI ला तोच प्रश्न विचारण्याची चांगली शक्यता आहे.
तुमच्या प्रेक्षकांच्या भाषेभोवती प्रॉम्प्ट क्लस्टर करा आणि व्यवस्थापित करा
एकदा तुमच्याकडे तुमच्या ICP कार्य, मंच आणि ग्राहक संभाषणांमधून कच्चा इनपुट आला की, पुढील पायरी म्हणजे त्याची रचना करणे. प्रत्येक संभाव्य प्रॉम्प्टला एक वेगळे लक्ष्य मानण्याऐवजी, त्यांचा हेतू आणि थीमनुसार गटबद्ध करा.
तत्सम विषय किंवा वेदना बिंदूंभोवती त्वरित क्लस्टरिंग तुम्हाला तुमचे प्रेक्षक एखाद्या समस्येबद्दल कसे विचार करतात हे नमुने पाहण्यात मदत करते, फक्त ते एक प्रश्न कसे उच्चारतात असे नाही. "GEO यशाचे मोजमाप कसे करावे" च्या सभोवतालच्या क्लस्टरमध्ये मेट्रिक्स, रिपोर्टिंग, स्टेकहोल्डर कम्युनिकेशन आणि बेंचमार्किंगबद्दल सूचना समाविष्ट असू शकतात. त्यातील प्रत्येक सामग्री पात्र आहे आणि त्यामधील आच्छादन तुम्हाला तुमची मूळ कथा काय असावी हे सांगते.
पासून हे एक अर्थपूर्ण शिफ्ट आहेकीवर्ड संशोधन तर्कशास्त्र. जेव्हा तुम्ही GEO विरुद्ध AEO बद्दल विचार करत असाल, तेव्हा आयोजन तत्त्व सारखेच राहते: तुमचे प्रेक्षक ज्या समस्यांचे निराकरण करण्याचा प्रयत्न करत आहेत त्यावरील स्थानिक अधिकार. हेतू आणि थीमद्वारे तत्पर संघटना म्हणजे तुम्हाला ते अधिकार पद्धतशीरपणे तयार करू देते.
प्रॉम्प्ट व्हॉल्यूम टूल्स वापरा ज्यामध्ये ते खरोखर चांगले आहेत
यापैकी काहीही म्हणजे प्रगल्भ किंवा राईटसोनिक सारखे प्लॅटफॉर्म पूर्णपणे सोडून देणे. योग्यरित्या वापरलेले, ते दिशात्मक जागरूकतेसाठी खरोखर उपयुक्त आहेत: विषयातील अंतर शोधणे, तुमचा ब्रँड योग्य संभाषणांमध्ये दिसत आहे की नाही यावर लक्ष ठेवणे आणि प्रतिस्पर्ध्यांविरूद्ध आवाजाचा वाटा वेळोवेळी ट्रॅक करणे.
स्त्रोत
त्यांना कीवर्ड व्हॉल्यूम पर्याय म्हणून वापरणे आणि तुम्ही जे तयार करता ते त्यांचे अंदाज चालवू देणे ही चूक आहे. तुमचे ICP, प्रेक्षक संशोधन आणि वास्तविक ग्राहक संभाषणे तुम्हाला कशासाठी ऑप्टिमाइझ करायचे ते सांगू द्या. मग प्रॉम्प्ट व्हॉल्यूम डेटा दबाव-चाचणी आणि मॉनिटर करण्यासाठी वापरा, निर्णय घेण्यासाठी नाही.
एक देखरेख शेड्यूल तयार करा जे प्रत्यक्षात कार्य करते
एआय आउटपुटमध्ये किती उद्धरण ड्रिफ्ट अस्तित्वात आहे हे लक्षात घेता, देखरेख हे प्रतिक्रियाशील ऐवजी संरचित आणि सुसंगत असणे आवश्यक आहे. तिमाहीत एकदा तुमच्या ब्रँडची AI दृश्यमानता तपासणे पुरेसे नाही. तुमच्या कोर प्रॉम्प्ट क्लस्टर्ससाठी मासिक मॉनिटरिंग शेड्यूल तुम्हाला आवाजावर जास्त इंडेक्स न करता अर्थपूर्ण शिफ्ट शोधण्यासाठी वाजवी बेसलाइन देते.
याकडे व्यावहारिकरित्या कसे जायचे ते येथे आहे. 20 ते 30 प्रॉम्प्टची परिभाषित सूची सेट करा जी तुमच्या ICP चे सर्वात सामान्य प्रश्न प्रतिबिंबित करतात. ChatGPT, Perplexity आणि Google AI Overviews यांसारखे तुमचे प्रेक्षक सर्वाधिक वापरत असलेल्या प्लॅटफॉर्मवर, किमान मासिक, एका सेट कॅडेन्सवर त्यांना चालवा. तुमचा ब्रँड, तुमची सामग्री किंवा तुमचे प्रतिस्पर्धी दिसत आहेत की नाही याचा मागोवा घ्या. बदल लक्षात घ्या, परंतु किती भिन्नता अस्तित्त्वात आहे हे लक्षात घेऊन एकल-महिन्याच्या स्विंग्सवर जास्त प्रतिक्रिया देऊ नका. तुम्ही जे पाहत आहात ते तीन ते सहा महिन्यांतील दिशात्मक ट्रेंड आहेत, आठवड्या-दर-आठवड्याचे स्थान नाही.
डॅशबोर्ड अलर्टवर प्रतिक्रिया देणाऱ्यांपासून वास्तविक AI शोध ऑप्टिमायझेशन धोरण असलेल्या संघांना हे वेगळे करते. देखरेख माहिती देते; ते ठरवत नाही.
तळ ओळ
प्रॉम्प्ट व्हॉल्यूम अंदाजे मागणी करण्याचा प्रयत्न करते ज्यात तुम्हाला आधीच थेट प्रवेश असू शकतो. एआय शोधात जिंकणारे ब्रँड सर्वाधिक ट्रॅक केलेल्या प्रॉम्प्टचा पाठलाग करणारे नाहीत. ते असे आहेत जे त्यांचे ग्राहक प्रत्यक्षात शोधत असलेल्या उत्तरांमध्ये दर्शविण्यासाठी त्यांच्या प्रेक्षकांना पुरेशी खोलवर समजून घेतात.
